数据如何驱动业务？成为钥匙，而不是发动机

彭小贝说：这还不简单？大数据存储、计算引擎一上，标签工厂一建，数据打通，报表有多少上多少，cube有多少建多少，什么大数据平台、数据仓库、数据湖、数据中台、算法平台、机器学习平台能上的都给上了。公司所有部门都给配一个数据分析师，一套数据分析平台，连客服有，进门就是一个大屏，运营部门挂一个运营大屏，老板办公室挂一个公司战略大屏。真正做到数据可看、可用、可决策！这，就是数据驱动业务！ 

咔咔就是干！

老板信了彭小贝的话，成立了数据驱动委员会，从 了大厂挖一位资深的P10担任CDO。投巨资组件数据团队，建设数据中台，搭建数据体系，打通底层数据，建设各种数据模型，得出各种决策结果，指导业务推进。结果呢？一群坐在办公室的数据分析师指挥着在一线直接接触客户的业务，方案根本没法落地，矛盾逐渐显现，不断激化，最后CDO眼看KPI完不成了，借口家里有事，离职了。

回归本质

彭小贝坐下来，好好思考了这个案例。

数据驱动业务，这句话政治上无比正确。但是落到实处，在一个企业中，数据是谁？业务又是谁？数据是什么？业务又是什么？

千头万绪，如何理清？

彭小贝挠头之际，决定换个思路：

⑴我们如何解决问题？一个人想解决某个的问题，简单来说，分为三步：

底层认知决定上层行动。知道自身问题的存在，就已经解决了1/3的问题了。不要笑，绝大多数人都不知道自己身上有哪些毛病。人贵在有自知之明就是 在说这个道理。

⑵问题按照难易程度，可以分为三层：

实现一个类、做数学题、打扫卫生，都属于简单问题，有明确的目标，有正确的答案。

执行层的同学们日以继夜，不停工作、学习，期望达成目标。

决定上那个策略、产品如何设计、相信谁的判断，都属于两难问题。

运营团队、产品团队、部门负责人关起门来吵吵个不停，各自阐述自己的观点，期望获得认同。

决定公司战略方向、探索商业模式、挑战不可能完成的任务，都属于复杂问题。

能解决什么样的问题，决定了你有多高的价值。无数科学家、企业家们终身致力于将复杂问题转化为简单问题，然后求解。

⑶而问题按范围分为个人、部门、公司，按能力分为内部解决和外部驱动。

由于个人、部门、公司决策时是一个整体，内部解决类型的问题只需要按照解决问题的三个步骤--认识问题、规划路径--分步执行，结果都不会太差。

但是一旦引入外部的个人、组织，就需要先与其他组织形成一个整体，有共同的认知、达成共识、处理复杂的利益纠葛，然后再按住解决问题的三个步骤处理。

所以回到刚才的问题：

在一个企业中，要进行数据驱动业务，那数据是谁？业务又是谁？数据是什么？业务又是什么？

数据是指数据部门吗？业务是指业务部门吗？

数据是指服务器上存储的数据吗？业务是指现有的几条业务线吗？

我的回答是：统统不是！或者说不完全是！

上述回答的逻辑是按照部门职责割裂来看的。我们把视野放大到整个公司、整个行业，答案会不一样：

数据指的不仅仅是数据部门，是整个公司；

业务指的不仅仅是业务部门，是整个公司；

数据指的不仅仅是服务器上存储的数据，还有市场竞争、老板的格局、业务负责人的专业知识、业务员的销售技巧，以及客户的想法；

业务指的不仅仅是业务线，还有公司战略、商业模式、盈利模式、潜在机会、流程优化、精细化运营、精准营销、定价模型，以及客户的参与。

我们不妨来区分一下，下面那个是数据驱动：

如果按照彭小贝的说法，A案例无异是最接近数据驱动的描述了，B案例则太LOW了。A是股民，B是包工头。在我看来，B才是真正的接地气的数据驱动，股民散户看到的所有数据，都是庄家做出来的。

结论

彭小贝把废纸都扔了，在笔记本上写下了自己的结论：

数据如何驱动业务？

1、如果是你自己用数据驱动你自己的业务，你需要一个自知的自己：用历史数据科学测算目标；根据自身参数规划路径；遵照执行并记录结果，定期回顾和展望；根据数据监测结果不断逼近目标，轻松搞定。

2、如果是你想用数据驱动其他人的业务，你需要一个好的合作方；与之共同学习，拉平认知；设定共同目标，根据历史进行 目标测算，并达成共识；共同规划路径，权衡不同方案的利弊；遵照执行，记录并监测执行结果，及时纠偏纠错；定期组织复盘、激励，保持战斗力；稳步推进，逐渐达成目标。

3、如果是你想用数据驱动公司的业务，你需要足够强的自己、  一个足够优秀的团队和一个好老板，用信息当眼睛，用士气作战旗，用执行力为动力，敏锐的商业嗅觉为方向，信息系统+数据作为触觉，摸索着向前进。

彭小贝想了想，又在笔记本的最下面，写了一句话：

数据驱动业务，不是让数据成为发动机，而是让数据成为启动钥匙。业务不需要你驱动，业务自己有发动机。驱动汽车前进的正确方式不是推车，而是拧钥匙。

私货：教育才是第一生产力

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